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新电阻器有助于提高人工智能计算能力

【摘要】:
当前的人工智能瓶颈,主要是受限于基础理论。另一个限制是当前的人工智能技术,对算力的严重依赖。基于深度神经网络和机器学习的人工智能,在大量训练素材中捕获足够多的特征,进而进行模式匹配。

当前的人工智能瓶颈,主要是受限于基础理论。另一个限制是当前的人工智能技术,对算力的严重依赖。基于深度神经网络和机器学习的人工智能,在大量训练素材中捕获足够多的特征,进而进行模式匹配。

而这种可编程新型电阻器则能够大幅度提高机器学习的效率,将比原来的机器学习节约一多半时间。该型可编程新型电阻器,将能够为建立深度学习更加复杂的模型提供可能的算力支持。换句话说,该型可编程电阻器可让更加复杂的深度学习模型成为现实。

因此,麻省理工学院的这款可编程新型电阻器的问世,将能够把当前的人工智能算力向前推进一大步。

运行速度不能等同于脑力计算
尽管有关机构给出该型可编程电阻器的运行速度是人类大脑的运行速度快100万倍,但电子器件的运行速度并能等同于人类脑力思维能力。

也即是说,尽管该型电阻器能够几何级提高人工智能的运行速度,但它依旧无法取代人脑,无法在复杂度高、涉猎范围广的实际环境中比人脑更好用。

尤其是在人类感情思维方面,冰冷的电阻器依旧无法精准模拟人类的情感世界。因此仅仅根据“比人脑脑突运行速度快100万倍”从而判断它比真正的人类聪明100万倍是非常荒唐的。
 

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